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Enregistrement W2055621424 · doi:10.1111/j.0014-3820.2003.tb01558.x

A CONSIDERATION OF PATTERNS OF VIRULENCE ARISING FROM HOST-PARASITE COEVOLUTION

2003· article· en· W2055621424 sur OpenAlexafffund
Troy Day, James G. Burns

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensToronto ZooUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoevolutionBiologyHost (biology)VirulenceParasite hostingFecundityEvolutionary biologyZoologyEcologyGeneticsPopulationDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we explore how host survival and fecundity are affected by host-parasite coevolution. We examine a situation in which hosts upon being infected can mount a defensive response to clear the infection, but in which there is a fecundity cost to such immunological up-regulation. We also suppose that the parasite exploits the host and thereby causes an elevated host mortality rate. We determine the coevolutionary stable strategies of the parasite's level of exploitation and the host's level of up-regulation, and illustrate the patterns of reduced host fitness (i.e., virulence) that these produce. We find that counterintuitive patterns of virulence are often expected to arise as a result of the interaction between coevolved host and parasite strategies. In particular, despite the fact that the parasite imposes only a mortality cost on the host, coevolution by the host results in a pattern whereby infected hosts always have the same probability of death from infection, but they vary in the extent to which their fecundity is reduced. This contrasts with previous results and arises from our inclusion of two important factors absent from previous theory: costs of immunological up-regulation and a more suitable measure of parasite-induced mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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